大数据协作框架

本文介绍了Hadoop 2.x作为大数据协作框架的基础结构,详细探讨了其在处理海量数据时的核心组件HDFS和MapReduce的工作原理及应用场景。

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一、基本框架

Hadoop 2.x

HDFS
YARN
MapReduce(分而治之)
分:map
合: reduce
Zookeeper
Hive (大数据仓库)

==============================
对日志类型的海量数据
* hdfs
* mr ,  hive - hql


二、大数据协作框架

第一个问题(Sqoop(数据转换) ,Flume(文件收集))
hdfs
文件来源哪里?海量数据存储到hdfs ?  


现实数据来源两个方面
* RDBMS(Oracle,MySQL,DB2...) ->  sqoop(SQL to  HADOOP)
* 文件(apache,nginx日志数据) -> Flume(实时抽取数据)


第二个问题(Oozie(任务调度))
对数据的分析任务Job,至少都是上千(互联网公司)
调度任务  ?
什么执行,多长执行一次,执行频率
某一些业务的分析,需要许多job任务共同完成,相互依赖关系 ,工作流 ?



第三个问题(Hue(大数据web工具))
hadoop 2.x生态系统中重要的框架,8个,
监控
统一WEB UI界面,管理框架,监控框架
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